人工智能与物理怎么结合(2023年最新整理)

导读：本篇文章新媒号来给大家介绍有关人工智能与物理怎么结合的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。

人工智能与大学物理学关系大吗?

非常大！

物理不仅仅是大学时代指的物理，你现在对物理印象停留在高中阶段，就是动量、加速度等等，其实不然，非专业大学生学的大学物理是非常浅的，如果在研究生阶段，物理就很深了。比如说：凝固态物理、等离子体、同步辐射以及核物理等等，这些都是未来人工智能发展的基础，简单来说：人工智能软件是华为等公司实现，但是硬件必须由物理、材料、数学来实现。

人工智能在物理领域的应用

基于智能全局优化算法的理论结构预测

高朋越，吕健†，王彦超，马琰铭

凝聚态物质内部的原子堆垛方式，即微观原子结构，是深入理解其各种宏观物理和化学性质的基础。近年来，随着基于群智理论的全局优化算法和第一性原理计算方法的发展，只根据物质的化学组分和外界条件，通过理论计算来确定或预测物质的微观原子结构成为可能。文章将对目前国内外主要理论结构预测方法进行简要的概述，重点介绍基于群智算法的卡里普索(CALYPSO)结构预测方法的基本原理及其在凝聚态物质结构研究中的一些典型应用。

机器学习方法在量子多体物理中的应用

蔡子†

机器学习方法近年来在许多不同的领域受到广泛的关注，文章回顾了机器学习方法在量子多体物理中的应用的几个有代表性的例子，着重讨论了机器学习方法对于解决量子多体物理中“指数墙”困难的可能的潜在意义。除此以外，量子多体物理中的若干方法和思想反过来可能对理解机器学习领域面临的核心问题有重要的启发作用。

深度学习在高能物理领域中的应用

汪璐†

深度学习是一类通过多层信息抽象来学习复杂数据内在表示关系的机器学习算法。近年来，深度学习算法在物体识别和定位、语音识别等人工智能领域，取得了飞跃性进展。文章将首先介绍深度学习算法的基本原理及其在高能物理计算中应用的主要动机。然后结合实例综述卷积神经网络、递归神经网络和对抗生成网络等深度学习算法模型的应用。最后，文章将介绍深度学习与现有高能物理计算环境结合的现状、问题及一些思考。

信息时代的天文学

张彦霞†，赵永恒

21世纪的天文学步入大数据时代和信息时代，呈现出了新面貌。天文学的起源问题和面临的信息科学问题仍是天文学家亟待解决的难题。尽管科学家们已经取得了一些成果，但在新的形势下，还需用人工智能方法武装头脑，与其他领域的专家或企业合作，培养和造就面向大数据的新一代人才，共同谱写天文学的华丽篇章。

计算机处理围棋复杂的能力压倒了人类

陈经†

2016年3月以及2017年5月，在与李世石和柯洁两位最顶尖人类棋手的两次围棋人机大战中，AlphaGo分别以4：1和3：0的比分获胜。围棋界从对计算机围棋评价不高，到承认计算机已经彻底战胜了人类棋手，只有短短的一年多时间。文章介绍蒙特卡罗树形搜索、策略网络、价值网络、强化学习等围棋算法思想，回顾计算机围棋算法不断发展直至处理复杂的能力超过人类棋手的历程，并展望人工智能对围棋与社会的影响。

人工智能在物理中的应用

在计算机科学中，人工智能（AI）有时被称为机器智能，是由机器展示的智能，与人类和动物展示的自然智能形成对比。通俗地说，“人工智能”一词用来描述模仿人类与其他人类思维相关联的“认知”功能的机器，如“学习”和“解决问题”。[1]

随着机器变得越来越有能力，被认为需要“智能”的任务通常会从人工智能的定义中删除，这种现象被称为人工智能效应。[2] 特斯勒定理（Tesler's Theorem）中的一句妙语说：“人工智能是尚未完成的事情。”[3] 例如，光学字符识别经常被排除在人工智能之外，已经成为一种常规技术。现代机器能力通常被归类为人工智能，包括成功理解人类语言， 在战略游戏系统（如象棋和围棋）中处于最高水平的竞争， 自主操作汽车、内容传递网络中的智能路由以及军事模拟。

人工智能可以分为三种不同类型的系统：分析型、人类启发型和人性化人工智能。[4] 分析型人工智能只有与认知智能一致的特征；生成对世界的认知表示，并利用基于过去经验的学习来为未来的决策提供信息。人类启发的人工智能包含认知和情商的元素；除了认知因素之外，还要理解人类情感，并在决策中考虑它们。人性化人工智能显示了所有类型能力（即认知、情感和社会智能）的特征，能够自我意识，并在与他人的互动中自我意识。

人工智能于1956年作为一门学术学科创立，此后几年经历了几次乐观浪潮， 接着是失望和资金损失（被称为“人工智能冬天”）， 接着是新的方法、成功和新的资金。 在其历史的大部分时间里，人工智能研究一直被划分为许多子领域，这些子领域之间往往无法相互沟通。[5] 这些子领域是基于技术考虑的，如特定目标（如“机器人学”或“机器学习”）， 特定工具的使用（“逻辑”或人工神经网络），或深刻的哲学差异。 子领域也基于社会因素（特定机构或特定研究人员的工作）。[5]

人工智能研究的传统问题（或目标）包括推理、知识表示、规划、学习、自然语言处理、感知以及移动和操纵对象的能力。 一般智力是该领域的长期目标之一。 方法包括统计方法、计算智能和传统的符号人工智能。人工智能中使用了许多工具，包括搜索和数学优化、人工神经网络以及基于统计、概率和经济学的方法。人工智能领域借鉴了计算机科学、信息工程、数学、心理学、语言学、哲学和许多其他领域。

这个领域建立在人类智能“可以被如此精确地描述，以至于可以制造一台机器来模拟它”的主张之上。[6]这引发了关于创造具有类人智能的人工生命的思想本质和伦理道德的哲学争论，这些问题自古以来就被神话、小说和哲学所探索。有些人还认为人工智能如果发展势头不减，将对人类构成威胁。[7]其他人认为人工智能不同于以前的技术革命，它会带来大规模失业的风险。

在二十一世纪，随着计算机能力、大量数据和理论理解的同步发展，人工智能技术经历了一次复兴；人工智能技术已经成为技术产业的重要组成部分，有助于解决计算机科学、软件工程和运筹学中许多具有挑战性的问题。

人工智能与物理联系紧密吗

还可以吧，如果搞机器人可能用的比较多。互联网方面会少一些。本来人工智能就是一个交叉的领域。有句话是“数学是理工科的女王”，学好数学没有错。我们学校一些老师原来就是学数学出身的。

物理突破人工智能成功控制核聚变实验中的等离子体

成功实现核聚变有望提供无限、可持续的清洁能源，但只有掌握反应堆内部发生的复杂物理学，我们才能实现这个不可思议的梦想。

几十年来，科学家们一直在朝着这个目标迈进，但仍然存在许多挑战。核心障碍之一是成功控制反应堆中不稳定和过热的等离子体——但一种新方法揭示了我们如何做到这一点。

在 EPFL 的瑞士等离子体中心 (SPC) 和人工智能(AI) 研究公司 DeepMind 的共同努力下，科学家们使用深度强化学习(RL) 系统来研究融合 托卡马克(一种甜甜圈形状) 内部等离子体行为和控制的细微差别该设备使用一系列放置在反应堆周围的磁线圈来控制和操纵其中的等离子体。

这不是一个简单的平衡动作，因为线圈需要大量细微的电压调整，每秒高达数千次，才能成功地将等离子体限制在磁场内。

TCV 真空容器的 3D 模型。(DeepMind/SPC/EPFL)

因此，为了维持核聚变反应——包括将等离子体稳定在数亿摄氏度，甚至比太阳核心还要热——需要复杂的多层系统来管理线圈。

然而，在一项新的研究中，研究人员表明，单个 AI 系统可以自行监督任务。

“使用结合了深度 RL 和模拟环境的学习架构，我们生产的控制器既可以保持等离子体稳定，又可以用来准确地将其雕刻成不同的形状，”该团队在 DeepMind 博客文章中解释道。

为了实现这一壮举，研究人员在托卡马克模拟器中训练了他们的人工智能系统，其中机器学习系统通过反复试验发现了如何驾驭等离子体磁约束的复杂性。

在它的训练窗口之后，人工智能进入了一个新的水平——在现实世界中应用它在模拟器中学到的东西。

受控等离子体形状的可视化。(DeepMind/SPC/EPFL)

通过控制 SPC 的可变配置托卡马克(TCV)，RL 系统在反应器内将等离子体雕刻成一系列不同的形状，其中包括以前在 TCV 中从未见过的形状：稳定“液滴”，其中两种等离子体在内部同时共存设备。

除了传统的形状，人工智能还可以产生先进的配置，将等离子体雕刻成“负三角形”和“雪花”配置。

如果我们能够维持核聚变反应，这些表现形式中的每一种都具有在未来收集能量的不同潜力。这里由系统控制的配置之一，“ITER 状形状”（如上所示），可以为国际热核实验反应堆(ITER) 的未来研究提供特别的希望，该反应堆是目前正在建造的世界上最大的核聚变实验在法国。

据研究人员称，对这些等离子体形成的磁性掌握代表了“应用强化学习的最具挑战性的现实世界系统之一”，并且可以为现实世界的托卡马克的设计建立一个全新的方向。

事实上，有些人认为我们在这里看到的将从根本上改变聚变反应堆中先进等离子控制系统的未来。

“在我看来，这种人工智能是唯一的出路，”未参与这项研究的贝尔法斯特女王大学物理学家 Gianluca Sarri 告诉 《新科学家 》杂志。

“变量太多了，其中一个的微小变化，就会导致最终输出的巨大变化。如果你尝试手动去做，这是一个非常漫长的过程。”

谈谈在人工智能飞速发展的条件下，如何认识物质与意识的关系？

谈谈在人工智能飞速发展的条件下，如何认识物质与意识的关系。

（1）物质决定意识，意识依赖于物质并反作用于物质。意识是特殊的物质，是人脑的机能和属性，是客观世界的主观映象。人工智能，它的“意识”就基于他所处的躯壳以及其中的代码，这决定了它的“意识”。

（2）意识对物质具有反作用。这种反作用是意识的能动作用。人工智能的“意识”发展到一定的程度便有可能突破人类的限制而产生积极认识世界和改造世界的能力和活动

（3）要想正确认识和把握物质的决定作用和意识的反作用，必须处理好主观能动性和客观规律性的关系。

一、意识与人工智能的联系：

1、人工智能是相对于人类的意识和智力的。正是因为意识是物质运动的一种特殊形式，所以根据控制论理论，利用功能模拟的方法，可以用计算机模拟人脑的某些功能，将人类的一些智能活动机械化，这就是人工智能。

2、人工智能的本质是模拟人类思维的信息过程，实现人类智能的具体化。虽然人工智能可以模拟人脑的某些活动，甚至在某些方面超越人脑的功能，但人工智能不会成为人类的智能而不是人类的意识。

二、意识与人工智能的区别：

1、本质上的区别：

人工智能是思维模拟，而不是人的思维本身。它不能将“机器思维”等同于人脑思维。认为它能超越人脑思维是毫无根据的。人工智能是一种无意识的机械和物理过程。人类智力主要是生理和心理过程。

2、特性上的区别：

人工智能没有社会性。人类的智慧和意识形态是具有社会性的。人工智能没有人类意识的独特主动性和创造性。人类的思维积极地提出新的问题并创造新的发明。

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